Formation LangGraph avancé : optimisation, débogage et supervision des graphes complexes

Architecture avancée de LangGraph

• Modèles de topologie de graphe : nœuds, arêtes, routeurs, sous-graphes
• Modélisation de l'état : canaux, passage de messages, persistance
• Flux DAG vs cycliques et composition hiérarchique

Performance et optimisation

• Modèles de parallélisme et de concurrence en Python
• Mise en cache, traitement par lots, appels d'outils et streaming
• Contrôle des coûts et stratégies de budgétisation des jetons

Ingénierie de la fiabilité

• Réessais, délais d'attente, backoff et disjoncteurs (circuit breaking)
• Idempotence et déduplication des étapes
• Points de contrôle et récupération à l'aide de stockages locaux ou cloud

Débogage des graphes complexes

• Exécution pas-à-pas et exécutions à blanc (dry runs)
• Inspection de l'état et traçage des événements
• Reproduction des problèmes de production à l'aide de graines (seeds) et de fixtures

Observabilité et supervision

• Journalisation structurée et traçage distribué
• Métriques opérationnelles : latence, fiabilité, utilisation des jetons
• Tableaux de bord, alertes et suivi des SLO

Déploiement et opérations

• Empaquetage des graphes en tant que services et conteneurs
• Gestion de la configuration et des secrets
• Chaînes CI/CD, déploiements progressifs et canarization

Qualité, tests et sécurité

• Unit tests, scénarios et harnais d'évaluation automatisés
• Barrières de sécurité (guardrails), filtrage du contenu et gestion des PII
• Red teaming et expériences de chaos pour la robustesse

Conclusion et prochaines étapes